基于服务可靠性的应急救援设施选址问题研究

设置应急救援设施的目的是为需求点提供快速、可靠的救援服务。针对城市事故灾害应急救援行动,提出救援设施的服务可靠性是由车辆从救援设施到救援需求点的时间决定的。在分析了应急救援设施选址问题的基础上,根据系统可靠性的理论,建立了基于服务可靠性的救援设施选址模型,并分别采用分枝定界法和混沌搜索算法进行模型求解。实验表明,这两种算法都能有效的求解该模型。     

基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义.通过构建基于多目标优化的应急设施选址-配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题.模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量.在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结...     

高速公路紧急救援服务点选址模型的研究

在总结高速公路紧急救援服务点选址原则基础上,应用应急系统选址主要模型--集合覆盖模型和最大履盖模型,初步解决了高速公路紧急救援体系中多个服务点选址问题.然后,分别建立了服务点安置费用相同和不同情况下的集合覆盖模型,并给出模型解法步骤,介绍了最大覆盖模型.最后,通过算例阐述了应用模型解决高速公路多个紧急救援服务点选址问题的策略和求解过程,计算结果表明,该模型在解决多个服务点选址问题时具有较好效果,为决策者在成本和实际需求之间权衡,最终确定服务点选址方案提供了依据.     

铁路应急服务设施双阶段组合选址模型研究

在对具有区间性质的铁路应急需求点分析的基础上,针对铁路应急服务设施备选点未知且需建数目给定的选址问题,对传统单阶段选址模型进行改进,提出了综合考虑应急服务公平性及响应时效性的双阶段组合选址模型,并结合实例,验证了模型及算法的有效性.针对备选点未知且需建数目给定情况下的铁路应急服务设施双阶段组合选址问题所得的选址方案,应急服务半径降低了21.7%,应急服务水平差异性减少了 35.8%,提高了整个系统的应急服务水平.本文提出的双阶段组合选址模型既适用于局部范围的应急服务设施选址也适用于全国范围的铁路应急服务设施选址,适用于备选点未知且给定建设数目的应急设施选址也适用于存在多个备选方案多目标布局优化的应急设施选址问题.     

救援时间限制下高速公路网应急设施点选址模型

应急资源布局问题是高速公路应急管理的关键。通过建立数学模型,提出一种优化高速公路网中应急设施点布局方法。首先,通过分析高速公路网中应急需求的布局特点,依据事故发生概率、事故影响范围和路段平均车流量确定在某个交通事故情形下需求点的应急需求。然后,基于需求分析建立应急设施点选址模型。通过救援时间限制确定设施点的覆盖条件,选择救援时间短、物资供给能力强的待选点建立设施点。最后,采用基于拉格朗日松弛的启发式算法对模型进行求解。通过计算实例验证,该布局方法针对高速公路网的应急需求,保障了应急事件救援时间,为高速应急设施点布局提供了新思路,可适用性强。     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

基于模糊集值理论和TOPSIS法的应急避难所选择研究

针对城市突发事件下人员疏散应急避难所的选择,从安全性、可达性、应急服务能力三个方面构建评价指标体系。考虑到评价指标的不确定性,采用指标区间评分和模糊集值统计理论确定评价指标权重值,利用TOPSIS法原理构建应急避难所选择综合评价模型,确定各评价指标的最优解与最劣解,通过计算各评价指标到最优解和最劣解的距离得到各备选应急避难所与最优解的接近程度,按照接近程度对各应急避难所进行排序。实例计算结果表明：到危险源距离、避难所容量、到医院距离、到救援物质仓库距离是避难所选择的主要因素,到最优解距离越小,接近程度越大,该应急避难所越优。     

某客运专线隧道群紧急救援站设计方案研究

某客运专线隧道群总长为28.721 km,均为单洞双线隧道,隧道群由四座隧道、三座桥梁组成,其中最长的1号隧道长度为11.670 km。根据《铁路隧道防灾救援疏散工程设计规范》研究紧急救援站合理设置方案。通过对隧道群紧急救援站位置四个方案进行比较,针对疏散模式不同,制定有针对性的防灾救援疏散方案和应急系统,对完善救援疏散设施系统有重要意义。     

特大暴雨下城市地铁人员应急救援与疏散优化

为提高特大暴雨下地铁车站人员救援与疏散效率,提出地铁人员的应急救援与疏散优化建模与求解方法,旨在协同优化救援中心选址、应急路径设计与分配决策。针对特大暴雨的危害性和地铁被困人员的心理恐慌程度,改进感知风险度量模型。结合应急救援与疏散的阶段性,建立成本和感知风险最小的应急救援与疏散的选址-路径优化模型。设计基于分解多目标进化算法和分支切割算法的两阶段求解步骤。最后,通过郑州实例和测试算例,验证新模型和算法的有效性。计算结果表明：新模型和算法能在2.13 s内求得有效方案;相较于传统风险模型,新模型能够降低9.03%的运输成本;相较于常规的多目标优化算法,新算法能缩短至少60.00%的求解时间,并有较高的计算稳定性。     

非完美信息下京津冀区域物流设施选址研究

针对大规模物流设施选址问题,本文构建了非完美信息下设施可靠性选址的连续逼近模型.该模型不仅考虑了设施存在损坏的可能性,而且考虑了由于信息缺失顾客无法获得设施状态且存在返回出发地的行为.由于该模型的结果无法直接确定设施选址点,因此采用Disk算法对该模型的结果进行离散化,获得物流设施选址方案.以京津冀区域物流设施选址为例,验证了该模型有效性并对设施布局特性进行了分析.最后,通过灵敏度分析探讨了不同参数对京津冀区域物流设施选址的影响.